Применение интеллектуальных систем при управлении рисками программных проектов

Введение. В статье выявляются основные риски программного проекта; исследуется применение различных видов интеллектуальных систем в процессе управления рисками программных проектов; рассматриваются основополагающие методы, используемые для процессов оценивания и прогнозирования в области программной инженерии; выявляются используемые в настоящее время пустые экспертные системы, программные комплексы анализа и управления рисками программных проектов. Материалы и методы. В статье раскрываются особенности управления рисками в области программной инженерии с привлечением интеллектуальных систем. Интеллектуальные методы, положенные в основу систем искусственного интеллекта, позволяют частично и/или полностью решать задачу управления с экспертной точностью без привлечения людей-экспертов. Результаты исследования. Выявлены основные риски программного проекта (налоговые, юридические, финансовые, торговые, IT-риски, риски персонала, риски, связанные конкурентами, поставщиками, маркетингом, спросом и рынком). Исследованы современные, применяемые для управления рисками программных проектов системы искусственного интеллекта, в частности экспертные системы и программные средства оценивания результатов процесса. Выявлены наиболее востребованные пустые экспертные системы (Clips, G2 и Leonardo) и программные продукты анализа больших баз данных (Orange, Weka Rattle GUI, Apache Mahout, SCaViS, RapidMiner, Databionic ESOM Tools, ELKI, KNIME, Pandas и UIMA). Рассмотрены кластерный, корреляционный, регрессионный, факторный и дисперсионный анализы как методы, на основы которых выполняется оценивание и прогнозирование процессов программной инженерии. Обсуждение и заключения. Результаты, полученные в ходе проведенного исследования, показывают целесообразность применения различных интеллектуальных систем в процессе управления рисками обозначенных в статье программных проектов. Проведенный анализ методов оценивания рисков, а также тенденции их применения в современных системах интеллектуального анализа могут служить базой для создания единой системы управления рисками программных проектов средней и высокой сложности с заранее заданной структурой проекта.